本文選題：意見領(lǐng)袖　切入點：用戶行為分析　出處：《首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：網(wǎng)絡(luò)社區(qū)是一種興趣愛好相同的人群交流思想、分享知識的虛擬社區(qū)。在社區(qū)中,積極活躍的人群常常獲得人們關(guān)注,成為現(xiàn)實中明星一般的人物,這類人在過往的研究中被稱之為“意見領(lǐng)袖”。在網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中,意見領(lǐng)袖引導(dǎo)著整個網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的交際過程,是網(wǎng)絡(luò)社區(qū)主要的內(nèi)容提供者和方向引領(lǐng)者,對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)環(huán)境的建設(shè)具有重要作用。對于每一個網(wǎng)絡(luò)社區(qū)來說,每一位意見領(lǐng)袖都是其十分寶貴的資源,越早發(fā)現(xiàn)意見領(lǐng)袖越有利于社區(qū)的發(fā)展和壯大。本文正是以此為出發(fā)點,嘗試對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)中的意見領(lǐng)袖進(jìn)行識別。本文以網(wǎng)絡(luò)問答社區(qū)知乎為研究對象,通過對知乎中用戶的行為特征進(jìn)行分析,從影響力和活躍度兩個方面對用戶的行為進(jìn)行了總結(jié),構(gòu)建了識別網(wǎng)絡(luò)社區(qū)意見領(lǐng)袖的指標(biāo)體系。并利用這一指標(biāo)體系通過系統(tǒng)聚類的方法對抽樣數(shù)據(jù)進(jìn)行建模,從用戶的行為數(shù)據(jù)中對意見領(lǐng)袖進(jìn)行了識別。通過對意見領(lǐng)袖的行為特征進(jìn)行了分析,提取出用戶的聚類中心并用k-means聚類和EM聚類對大樣本中的意見領(lǐng)袖進(jìn)行識別,證明了通過用戶特征對意見領(lǐng)袖識別是切實可行的。本文最后通過對用戶行為特征和聚類結(jié)果的分析,對網(wǎng)絡(luò)社區(qū)意見領(lǐng)袖的行為特征進(jìn)行了總結(jié),從而為網(wǎng)絡(luò)社區(qū)的管理者提供了一定的意見和建議。
[Abstract]:The online community is a virtual community with the same interests and interests to exchange ideas and share knowledge. In the community, active and active people often get attention and become stars in reality. These people have been referred to as "opinion leaders" in past studies. In the online community, opinion leaders guide the entire online community's communication process and are the main content providers and direction leaders in the online community. It plays an important role in the construction of network community environment. For every online community, every opinion leader is a very valuable resource. The earlier we discover the opinion leaders, the more conducive to the development and growth of the community. This paper is just to try to identify the opinion leaders in the online community. This paper takes Zhihu as the research object. By analyzing the behavior characteristics of users in Zhihu, this paper summarizes the behavior of users from the aspects of influence and activity. The index system of identifying the opinion leaders of the network community is constructed, and the sampling data is modeled by this index system through the method of systematic clustering. By analyzing the behavior characteristics of the opinion leaders, the clustering center of the users is extracted and the opinion leaders in large samples are identified by k-means clustering and EM clustering. It is proved that it is feasible to identify opinion leaders by user characteristics. Finally, through the analysis of user behavior characteristics and clustering results, this paper summarizes the behavior characteristics of opinion leaders in network communities. Thus provides certain opinion and suggestion for the network community manager.
【學(xué)位授予單位】：首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：D669.3

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本文編號：1630164